Взаимосвязь динамики валового регионального продукта и факторов инновационного индекса

Размещено на http://www.allbest.ru/

Институт экономики РАН

Фонд содействия внедрению научных разработок «СОНАР»

Взаимосвязь динамики валового регионального продукта и факторов инновационного индекса

к.э.н., в.н.с. Волкова Н.Н.

Авторами предлагается система показателей для оценки инновационной деятельности в регионах (рис.1). В эту систему включены как показатели инновационной деятельности, которые в настоящее время разрабатываются официальной статистической отчетностью, так и данные мониторинга инновационной структуры, проводимого Национальным центром по мониторингу инновационной инфраструктуры www.miiris.ru..

Показатели, используемые для анализа, были разбиты на группы, отражающие различные стороны инновационного процесса: инновационный потенциал, инновационная инфраструктура и инновационный климат, а также результативность инновационной деятельности. В свою очередь каждая группа также была разбита на подгруппы, включающие ряд показателей.

Показатели, характеризующие инновационный потенциал региона, описывают внешние условия, сложившиеся в регионе, и ресурсы для его инновационного развития. В эту группу входят факторы, отражающие возможности региона произвести и/или воспринять инновации. В свою очередь эта подгруппа была разделена на 2 составляющих, состоящих из ряда показателей: Образовательный потенциал и Затраты на инновации.

Вторая группа объединяет показатели, отражающие уровень развития инновационной инфраструктуры как среды распространения новых технологий. Она также состоит из двух подгрупп: Инфраструктура и Источники инвестиций.

Как видно из названия третьей группы, в ней собраны показатели, которые так или иначе свидетельствуют об эффективности затрат на инновации. В свою очередь, подгруппа также была разбита на 2: Выход на внешние рынки, объединяющая признаки, характеризующие обмен технологиями, и Результативность инновационной деятельности.



Рис. 1 Показатели, характеризующие инновационный процесс в регионе

Для каждой из вышеупомянутых трех групп инновационных показателей были построены интегральные индексы, а также общий интегральный индекс для всех выбранных показателей Она описана подробно в работе авторов: Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Методика рейтингования регионов России по уровню инновационного развития // Перспективы инновационного развития российских регионов / Отв. ред. Е.Б. Ленчук. - М.: Институт экономики РАН, 2012. Здесь необходимо отметить, что по сравнению с описанной в указанных выше работах методика претерпела некоторые изменения. В частности, были исключены выбросы, т.е. значения, которые выходят за границы интервала [0.5,2.0] от среднего значения. Они были заменены на граничные значения интервала.. При этом была разработана методика, состоящая из нескольких этапов.

На первом этапе для всех выбранных показателей и всех регионов России была построена матрица данных по всем годам из временного периода 2005 -2011.

Наполненность матрицы данных по годам была почти 100%, однако часть недостающих значений пришлось вводить искусственно.

По ряду показателей, для которых не существует данных во всех регионах, например, наличие инновационной инфраструктуры или обмен инновационными технологиями, пропущенные значения были заменены минимальными числами по показателю.

Для возможности сравнения интегральных индексов инновационного развития регионов было проведено предварительное нормирование показателей, с использованием минимальных и максимальных значений показателей среди Российских регионов.

Для данной работы рассчитывался невзвешенный интегральный индекс В работе Френкель А.А., Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Влияние весовых коэффициентов на рейтинг регионов по уровню инновационного потенциала // Регион: экономика и социология. 2013. - №1 (77). - С. 144 - 172, рассматривались разные варианты построения индекса, в частности взвешенный. Однако авторы пришли к выводу, что наибольшее влияние на рейтинг региона с учетом весов оказывают финансовые показатели, что ставит крупные финансовые центры, и без того имеющие инвестиционные ресурсы, в привилегированное положение. Применение невзвешенных индексов выводит на первый план как раз показатели, ответственные за отражение инновационной составляющей индекса. для нормированных исходных показателей по следующей формуле

где - i-ый нормированный показатель из 22 показателей, взятых для вычисления интегрального индекса с-го региона в t -ом году,

Затем были построены динамические индексы инновационного роста регионов РФ за расчетный период (2005-2011 гг.), которые вычислялись по нижеследующей методике. На первом этапе определялся темп инновационного роста для c-го региона по i-ому показателю (признаку) в t-ом году по следующей формуле:

где - i-ый нормированный показатель из 22 показателей для с-го региона в t -ом году,

- i-ый нормированный показатель из 22 показателей для с-го региона в t-1 -ом году,

Чтобы минимизировать эффект увеличения выбросов в общем темпе инновационного роста, это отношение ограничивалось максимумом 2 (т.е. рост по отдельному показателю ограничен 100 %) и минимумом 0,5 (т.е. уменьшение по показателю ограничено 50 %).

Далее вычислялся среднегодовой инновационный темп роста c-го региона в t-ом году как среднее геометрическое темпов роста по всем показателям:

где - вышеприведенный темп инновационного роста по i-ому показателю c-го региона в t-ом году

Для оценки влияния инновационной деятельности в регионе на объем и динамику ВРП были рассчитаны коэффициенты корреляции между ВРП и интегральными индексами на матрице данных за 2005-2011 гг. Так как расчет обычного коэффициента корреляции Пирсона требует выполнения целого ряда предпосылок, в первую очередь нормальности распределения, в работе использовался коэффициент ранговой корреляции Спирмена, требующий лишь возможности введения порядковой (ранговой) шкалы для показателей.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена при наличии связанных рангов вычисляется по формуле:

где

где - число групп совпадающих рангов у переменных X и Y;

- число рангов, входящих в группу совпадающих рангов переменных X и Y.

При расчетах использовался статистический пакет SPSS, в соответствующих выходных таблицах корреляционного анализа которого выводятся: коэффициенты корреляции, а также вероятности значений t - критерия, используемого для проверки значимости коэффициентов корреляции. Данные вероятности в пакете именуются уровнями значимости. Если значения этих вероятностей малы, т.е. меньше порогового значения (традиционно берется пороговое значение вероятности равное 0,05), то исходная нулевая гипотеза (H₀) о незначимости коэффициентов корреляции отвергается. Эти значения и присутствует в таблицах статьи.

Результаты корреляционного анализа зависимостей интегрального индекса и ВРП приведены в табл. 1. Значимые значения в таблице выделены жирным шрифтом

инновационный валовой региональный продукт

Таблица 1. Результаты корреляционного анализа интегрального индекса и ВРП по годам

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
	R	б	R	б	R	б	R	б	R	б	R	б	R	б
Интегральный индекс	0,47	0,00	0,35	0,00	0,30	0,01	0,37	0,00	0,43	0,00	0,39	0,00	0,30	0,01
Инновационный потенциал	0,28	0,01	0,14	0,22	0,25	0,03	0,18	0,11	0,29	0,01	0,29	0,01	0,23	0,05
Образовательный потенциал	0,25	0,03	0,11	0,34	0,19	0,11	0,19	0,10	0,23	0,05	0,25	0,03	0,22	0,06
Затраты на инновации	0,26	0,03	0,17	0,15	0,24	0,04	0,18	0,11	0,22	0,05	0,23	0,05	0,20	0,08
Инновационная инфраструктура и инновационный климат	0,14	0,24	0,24	0,03	0,26	0,02	0,23	0,05	0,30	0,01	0,42	0,00	0,34	0,00
Инфраструктура	0,09	0,45	0,14	0,24	0,17	0,15	0,08	0,50	0,14	0,24	0,13	0,27	0,11	0,35
Источники инвестиций	0,21	0,07	0,20	0,08	0,11	0,36	0,19	0,09	0,21	0,07	0,32	0,01	0,35	0,00
Результативность инновационной деятельности	0,54	0,00	0,28	0,01	0,14	0,23	0,40	0,00	0,41	0,00	0,26	0,02	0,03	0,79
Выход на внешние рынки	0,52	0,00	0,32	0,00	0,13	0,25	0,53	0,00	0,52	0,00	0,41	0,00	0,18	0,11
Результаты инновационной деятельности	0,25	0,03	0,11	0,37	0,15	0,18	0,07	0,54	0,10	0,38	-0,02	0,86	-0,12	0,32

Интегральный индекс инновационной деятельности в регионах, имеет значимые коэффициенты корреляции с ВРП во всех годах периода, однако коэффициенты корреляции колеблются в диапазоне от 0,3 до 0,47. Таким образом, можно сделать вывод, что интегральный индекс инновационной деятельности в регионах в некоторой степени соответствует величине ВРП, однако связь между этими показателями слабая. Таким образом, проведенный анализ показывает, что характер российской экономики далек от инновационного.

Применительно к факторам интегрального индекса можно констатировать наличие значимых коэффициентов корреляции для Результативности инновационной деятельности, а внутри этого агрегата для такого показателя как Выход на внешние рынки. Коэффициент корреляции значим почти для всех лет исследуемого периода, он достигает значений 0,52-0,53 для последнего показателя, отвечающего за отражение кооперационных связей на внешних рынках, что может свидетельствовать о преимущественном заимствовании инноваций.

Обращает на себя внимание и отсутствие значимой связи между Результатами инновационной деятельности, Источниками инвестиций и интегральным индексом инновационной деятельности. Последнее может свидетельствовать о нецелевом использовании средств, выделяемых на инвестиции. В качестве примера можно привести работу по оценке финансового состояния судостроительной отрасли Круглов Д., Жорняк М., Скроботов А., Фокина Т., Хрусталев И., Шапошник Н. под научным руководством к.э.н., с.н.с. ИЭ РАН Мальцевой И. Г. Оценка финансового состояния судостроительной отрасли. - М.: РАНХиГС, 2013., в которой исследуются финансовые потоки в отрасли на основе балансов 50 крупнейших компаний (табл.2). Как видно из таблицы в 2011 году «прочие финансовые вложения» превзошли инвестиции в основной капитал и составили 96,3 млрд. рублей, что составляет более половины использованных финансовых ресурсов. При этом стоит заметить, что доля данной строки повысилась с 14% в 2009 году до 57% в 2011 году. Это говорит о том, что средства финансирования отрасли расходуются неэффективно. Также в работе отмечается рост величины нераспределенной прибыли. В работе делается вывод, что судостроительная отрасль пока не в состоянии «усваивать» столь серьезные объемы финансирования, и весомая часть денежных потоков используется неэффективно.

При этом неэффективное использование финансовых средств не означает прямое воровство. Так, авторам известны примеры, когда в одной организации, выпускающей банковское оборудовании и входящей в разветвленную систему крупной корпорации, начальством верхнего уровня выделялись средства для закупки оборудования для производства новой линии техники в то время, когда предприятием были не освоены еще предыдущие образцы. В результате оборудование было закуплено и стояло на складе около 2 лет и ожидало своей очереди на подключение, проедая средства предприятия, уходившие на выплату налога на имущество, занимая складские площади и устаревая. Кроме того, через два года от предполагаемого к внедрению образца отказались. И оборудование пришлось приспосабливать под текущие нужды предприятия.

Таблица 2. Финансовые потоки в судостроении

Млрд. рублей	2009	2010	2011
1. Источники финансовых ресурсов	81,99	97,03	166,33
Собственные средства	29,99	45,24	47,72
Нераспределенная прибыль (чистая прибыль за минусом выплаченных дивидендов)	23,77	37,50	52,74
Прямые иностранные инвестиции	0,3	4,0	0,1
Эмиссия акций	5,9	3,8	-5,1
Привлеченные средства	52,0	51,8	118,6
Расходы расширенного бюджета	42,2	46,7	57,2
- расходы федерального бюджета	38,6	42,7	48,8
- расходы консолидированных бюджетов субъектов	0	0	0
- внебюджетные фонды	3,6	4,0	8,4
Кредиты банков - прирост за год	3,8	-6,8	48,5
кредиты российских банков	4,1	-6,7	48,5
кредиты иностранных банков	-0,3	-0,01	-0,0046
Долговые ценные бумаги - векселя, облигации. Прирост за год	5,98	11,88	12,90
Прочие источники	0	0	0
2. Направления использования финансовых ресурсов	81,99	97,03	166,33
Прирост материальных оборотных средств	22,68	16,68	-15,02
Инвестиции в основной капитал	37,6	44,2	75,9
Прирост средств на расчетных и текущих счетах	-0,2	5,7	10,0
Прирост депозитов в банках	1,0	1,4	1,5
Прирост финансовых вложений в акции, облигации, векселя банков	9,20	-6,29	-2,43
прирост краткосрочных финансовых вложений	11,5	-5,3	-2,6
прирост долгосрочных финансовых вложений	-2,3	-0,9	0,1
Прочие финансовые вложения	11,7	35,3	96,3
3. Дефицит "-", профицит "+" финансовых ресурсов: 3. = 2. - 1.	0,00	0,00	0,00

Для более детального анализа нами была проведена кластеризация регионов первоначально на массиве данных для 22 показателей за период с 2005 по 2010 гг. Кластеризация была проведена для 2005, 2008 и 2010 гг. В табл. 3 приведены результаты кластерного анализа в 2005, 2008 и 2010 гг.

Таблица 3. Итоги кластерного анализа по ранжированным показателям за 2005, 2008 и 2010 гг.

РЕГИОНЫ	Кластер
	2005	2008	2010
Кластер 1 по кластеризации 2008
Владимирская область	1	1	1
Калужская область	1	1	1
Московская область	1	1	1
Рязанская область	2	1	3
Тамбовская область	3	1	2
Тверская область	1	1	1
Тульская область	1	1	1
Ярославская область	1	1	1
г. Москва	1	1	1
Калининградская область	1	1	2
Ленинградская область	1	1	1
Новгородская область	1	1	1
г. Санкт-Петербург	1	1	1
Ростовская область	1	1	3
Нижегородская область	1	1	1
Челябинская область	1	1	1
Омская область	1	1	1
Кластер 2 по кластеризации 2008
Брянская область	3	2	3
Воронежская область	1	2	1
Республика Башкортостан	1	2	1
Республика Мордовия	1	2	3
Республика Татарстан	1	2	1
Удмуртская Республика	3	2	3
Чувашская Республика	3	2	3
Пермский край	1	2	1
Кировская область	3	2	3
Пензенская область	1	2	1
Самарская область	1	2	1
Саратовская область	1	2	1
Ульяновская область	1	2	1
Свердловская область	1	2	1
Красноярский край	2	2	2
Новосибирская область	1	2	1
Томская область	1	2	1
Камчатский край	4	2	4
Приморский край	3	2	2
Хабаровский край	3	2	2
Магаданская область	4	2	3
Кластер 3 по кластеризации 2008
Липецкая область	2	3	2
Республика Карелия	2	3	4
Республика Коми	2	3	4
Архангельская область	2	3	4
Мурманская область	1	3	1
Краснодарский край	2	3	2
Волгоградская область	1	3	1
Оренбургская область	2	3	3
Тюменская область	2	3	2
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра	2	3	2
Ямало-Ненецкий автономный округ	2	3	2
Иркутская область	1	3	1
Кемеровская область	2	3	2
Республика Саха (Якутия)	2	3	4
Сахалинская область	4	3	4
Кластер 4 по кластеризации 2008
Белгородская область	2	4	3
Ивановская область	3	4	3
Костромская область	2	4	3
Курская область	1	4	3
Орловская область	3	4	3
Смоленская область	3	4	2
Вологодская область	2	4	3
Псковская область	3	4	3
Республика Адыгея	4	4	3
Республика Дагестан	4	4	2
Кабардино-Балкарская Республика	3	4	3
Карачаево-Черкесская Республика	4	4	3
Республика Северная Осетия - Алания	3	4	3
Ставропольский край	3	4	3
Астраханская область	3	4	2
Республика Марий Эл	3	4	3
Курганская область	3	4	3
Республика Алтай	4	4	4
Республика Бурятия	3	4	3
Алтайский край	3	4	3
Забайкальский край	3	4	3
Амурская область	4	4	4
Еврейская автономная область	4	4	4
Ненецкий автономный округ Так как по ряду регионов в исходных данных было много пропусков, при проведении кластеризации они не попали ни в одну из групп, поэтому в таблице стоит прочерк. Эти регионы были исключены из дальнейшего анализа.	-	-	4
Республика Ингушетия	4	-	4
Республика Калмыкия	4	-	4
Чеченская Республика	-	-	-
Республика Тыва	3	-	3
Республика Хакасия	4	-	4
Чукотский автономный округ	4	-	4

За основу нами были взяты результаты кластеризации 2008 года, поскольку на развитии экономики в этом году еще не сказались в полной мере последствия кризиса. Так, например, темп роста ВРП в 2008 г. составлял еще 105,7%, а в 2009 г. лишь 92,4%; динамика инвестиций в основной капитал в сопоставимых ценах за те же годы соответственно - 109,5 и 86,5%%

Как видно из таблицы, полученные в разные годы кластеры Здесь необходимо сделать следующее уточнение. Термин «кластер» здесь используется в его математическом смысле слова, т.е. «кластеры» - это подгруппы исходного множества объектов, на которые данное множество разбивается в результате многомерной классификации объектов на некотором массиве признаков (показателей). Чтобы избежать путаницы с экономическим понятием кластеров, в дальнейшем для обозначения кластеров, полученных на этапе кластерного анализа, мы использовали термин типы регионов. В экономическом понимании кластер -- это сконцентрированная на некоторой территории группа взаимосвязанных экономических агентов взаимодополняющих друг друга и усиливающих конкурентные преимущества отдельных компаний и кластера в целом. регионов сохраняют ядро.

Первый тип, названный нами Инновационные регионы образуют семнадцать регионов преимущественно европейской части РФ, располагающие достаточно развитым инновационным потенциалом и возможностями для активизации его использования. Регионы данной группы могут служить полигоном для наиболее эффективного вложения государственных инвестиционных ресурсов в развитие инновационного потенциала и других методов государственной поддержки инновационной деятельности.

Во втором типе, названном нами Инновационные регионы Поволжья и Сибири; объединены субъекты Российской Федерации, развитие инновационного потенциала которых можно считать соответствующим среднему для России уровню. В него вошли старопромышленные центры, расположенные преимущественно в Поволжье и Сибири, которые располагали достаточно высоким инновационным потенциалом в доперестроечный период (Свердловская, Челябинская, Томская области, Республика Татарстан и т.д.), но частично утратили его в течение 90-х годов. Реализация инновационного потенциала этих регионов требует значительно больших затрат финансовых ресурсов, может быть осуществлена в более длительные сроки и требует разработки особых мер государственной поддержки инновационной деятельности. Особого внимания федерального Центра в этой группе требуют регионы, в которых потенциал инновационного экономического роста формируется в отраслях машиностроительного комплекса, выпускающих конкурентоспособную продукцию для внутреннего потребления и экспорта.

Третий тип, получивший обозначение Добывающие регионы, объединяет территории с преимущественно добывающей специализацией. В него вошли регионы, имеющие высокий финансовый потенциал для инновационного развития, но «однобокую» его результативность, обусловленную моносырьевой отраслевой специализацией (Тюменская область, Республика Саха (Якутия) и т.д.).

В четвертый тип - Отстающие - выделены регионы, у которых развитие инновационного потенциала ниже среднероссийского уровня.

Наконец, необходимо сказать о группе регионов, которые не вошли ни в один тип при проведении кластерного анализа. Она объединяет наиболее отсталые регионы России, не имеющие развитой промышленной и научной базы и практически не располагающие ресурсами для инновационного развития. В настоящее время реализация стратегии инновационного экономического роста в этих регионах практически бесперспективна.

Нами было выдвинуто предположение, что объединение регионов в одну группу вызвано объективными экономическими причинами, в частности, их сложившейся специализацией.

Для исследования этого положения была проанализирована отраслевая специализация, полученных типов регионов на основе сложившейся структуры ВРП. На рисунках 2 и 3 представлены доли в ВРП добычи полезных ископаемых и обрабатывающих отраслей.

Как видно на графиках, у регионов типа 3 доля добывающих отраслей существенно превышает эту долю в других типах субъектов Федерации. Доля обрабатывающих производств в регионах типов 1 и 2 также превышает эту долю в остальных регионах. Можно заключить, что выделенные типы существенно различаются между собой по структуре ВРП, что свидетельствует о правомерности деления на типы.

Рис. 2. Доля добывающих производств в ВРП по типам регионов

Рис. 3. Доля обрабатывающих производств в ВРП по типам регионов

Таблица 4. Результаты корреляционного анализа интегрального индекса и ВРП по типам регионов

	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
	R	б	R	б	R	б	R	б	R	б	R	б	R	б
Тип 1
Интегральный индекс	0,58	0,02	0,40	0,11	0,37	0,15	0,35	0,17	0,39	0,12	0,43	0,08	0,44	0,07
Инновационный потенциал	0,62	0,01	0,53	0,03	0,57	0,02	0,50	0,04	0,65	0,00	0,73	0,00	0,76	0,00
Образовательный потенциал	0,71	0,00	0,56	0,02	0,54	0,03	0,47	0,06	0,56	0,02	0,61	0,01	0,66	0,00
Затраты на инновации	0,49	0,05	0,40	0,11	0,43	0,09	0,42	0,09	0,62	0,01	0,63	0,01	0,71	0,00
Инновационная инфраструктура и инновационный климат	-0,12	0,65	0,14	0,58	-0,02	0,93	0,13	0,63	0,16	0,54	0,17	0,52	0,28	0,28
Инфраструктура	-0,07	0,80	0,04	0,87	-0,25	0,34	-0,25	0,34	-0,20	0,43	-0,44	0,08	-0,01	0,98
Источники инвестиций	0,12	0,64	0,18	0,49	0,17	0,50	0,23	0,37	0,23	0,37	0,27	0,29	0,41	0,10
Результативность инновационной деятельности	0,35	0,17	0,12	0,65	0,04	0,87	0,08	0,76	0,29	0,26	0,31	0,22	-0,40	0,11
Выход на внешние рынки	0,36	0,16	0,14	0,60	0,07	0,78	0,16	0,55	0,24	0,36	0,24	0,35	-0,53	0,03
Результаты инновационной деятельности	0,22	0,40	-0,10	0,72	-0,14	0,59	-0,04	0,87	0,25	0,34	0,36	0,15	0,48	0,05
Тип 2
Интегральный индекс	0,42	0,05	0,32	0,15	0,16	0,48	0,39	0,08	0,36	0,11	0,32	0,15	0,17	0,45
Инновационный потенциал	0,42	0,06	0,07	0,77	0,45	0,04	0,21	0,36	0,53	0,01	0,50	0,02	0,29	0,19
Образовательный потенциал	0,39	0,08	0,05	0,84	0,41	0,06	0,28	0,21	0,41	0,07	0,48	0,03	0,52	0,02
Затраты на инновации	0,33	0,14	0,16	0,49	0,40	0,08	0,06	0,79	0,29	0,21	0,26	0,25	0,03	0,90
Инновационная инфраструктура и инновационный климат	0,16	0,49	0,07	0,76	-0,16	0,50	-0,02	0,95	-0,07	0,76	0,11	0,64	0,19	0,40
Инфраструктура	0,31	0,17	0,11	0,62	0,05	0,83	-0,04	0,88	0,02	0,92	-0,06	0,80	0,39	0,08
Источники инвестиций	0,12	0,59	-0,19	0,41	-0,25	0,27	-0,14	0,56	0,02	0,94	-0,08	0,74	-0,02	0,94
Результативность инновационной деятельности	0,61	0,00	0,40	0,07	0,12	0,60	0,39	0,08	0,26	0,26	0,21	0,36	-0,08	0,73
Выход на внешние рынки	0,38	0,09	0,25	0,28	0,02	0,95	0,50	0,02	0,54	0,01	0,48	0,03	0,17	0,45
Результаты инновационной деятельности	0,48	0,03	0,34	0,14	0,21	0,37	0,12	0,60	-0,03	0,91	-0,06	0,78	-0,34	0,13
Тип 3
Интегральный индекс	0,30	0,28	0,06	0,82	-0,46	0,09	-0,40	0,14	-0,41	0,13	-0,34	0,22	-0,32	0,24
Инновационный потенциал	-0,31	0,27	-0,36	0,19	-0,40	0,14	-0,44	0,10	-0,55	0,04	-0,49	0,06	-0,52	0,04
Образовательный потенциал	-0,24	0,38	-0,06	0,84	-0,19	0,49	-0,30	0,28	-0,23	0,41	-0,27	0,33	-0,17	0,53
Затраты на инновации	-0,39	0,15	-0,60	0,02	-0,50	0,06	-0,37	0,17	-0,63	0,01	-0,59	0,02	-0,67	0,01
Инновационная инфраструктура и инновационный климат	0,16	0,58	0,17	0,54	0,03	0,92	0,04	0,90	-0,10	0,72	0,17	0,55	0,13	0,65
Инфраструктура	0,36	0,18	0,24	0,38	-0,20	0,48	-0,44	0,10	-0,44	0,10	-0,51	0,05	-0,39	0,16
Источники инвестиций	0,26	0,35	0,30	0,28	0,36	0,18	0,25	0,36	0,13	0,64	0,40	0,14	0,36	0,18
Результативность инновационной деятельности	0,38	0,17	0,30	0,28	-0,11	0,69	-0,14	0,63	-0,05	0,86	-0,17	0,54	-0,11	0,69
Выход на внешние рынки	0,27	0,33	0,17	0,53	-0,14	0,61	-0,16	0,58	-0,10	0,72	-0,14	0,62	-0,18	0,52
Результаты инновационной деятельности	0,13	0,64	0,34	0,21	0,15	0,59	-0,09	0,74	0,02	0,95	-0,04	0,90	0,06	0,82
Тип 4
Интегральный индекс	0,37	0,08	0,41	0,05	0,36	0,09	0,08	0,71	0,26	0,22	0,34	0,11	0,09	0,68
Инновационный потенциал	0,00	0,99	0,01	0,96	0,00	0,99	-0,15	0,49	-0,06	0,78	0,04	0,86	-0,25	0,25
Образовательный потенциал	-0,02	0,93	-0,16	0,47	-0,27	0,21	-0,22	0,31	-0,08	0,73	-0,04	0,84	-0,25	0,25
Затраты на инновации	0,16	0,46	0,11	0,62	0,22	0,31	0,04	0,86	-0,07	0,75	0,03	0,89	-0,09	0,69
Инновационная инфраструктура и инновационный климат	-0,19	0,39	0,13	0,54	0,32	0,13	-0,13	0,56	0,02	0,92	0,44	0,03	0,16	0,45
Инфраструктура	-0,19	0,38	0,04	0,85	0,32	0,13	0,23	0,28	0,27	0,22	0,38	0,08	0,29	0,18
Источники инвестиций	0,03	0,89	0,19	0,39	-0,11	0,62	-0,34	0,11	-0,27	0,22	0,01	0,95	0,03	0,88
Результативность инновационной деятельности	0,64	0,00	0,52	0,01	0,35	0,10	0,55	0,01	0,48	0,02	0,08	0,73	0,14	0,52
Выход н...

Подобные документы

• Статистико-экономический анализ валового регионального продукта Пермского края

  Ознакомление с методами расчета валового внутреннего продукта и методами приведения в сопоставимый вид для анализа динамики. Исследование и анализ процесса формирования валового регионального продукта по источникам доходов (в текущих рыночных ценах).
  
  курсовая работа [485,7 K], добавлен 14.11.2017
  

• Прогнозирование тенденций объемов валового регионального продукта

  Использование валового регионального продукта и его роль в оценке развития региона. Статистический анализ ВРП на примере Дальневосточного Федерального округа. Экономико-математическое моделирование основных факторов, оказывающих влияние на объемы ВРП.
  
  курсовая работа [333,0 K], добавлен 24.02.2013
  

• Сравнительный анализ валового регионального продукта республики Бурятия

  Понятие и сущность валового регионального продукта. Методы его исчисления, анализ ВРП республики Бурятии. Сравнение показателей производства ВРП Бурятии с показателями ВРП СФО и ВВП России, динамика среднедушевого фактического конечного потребления.
  
  курсовая работа [325,9 K], добавлен 11.10.2009
  

• Региональная политика Амурской области

  Региональная государственная политика, ее цели и задачи. Анализ объема, динамики и отраслевой структуры валового регионального продукта Амурской области. Основные проблемы, анализ и оценка основных социально-экономических показателей развития региона.
  
  курсовая работа [56,2 K], добавлен 21.11.2019
  

• Основы статистического изучения макроэкономических показателей на примере валового внутреннего продукта

  Понятие валового внутреннего продукта и основные методы его расчета. Метод конечного использования и распределительный метод. Оценка динамики валового внутреннего продукта (ВВП). Анализ показателей динамики и прогнозирование ВВП Российской Федерации.
  
  курсовая работа [742,7 K], добавлен 30.11.2013
  

• Межрегиональные различия экономики РК

  Понятие и основные цели региональной политики. Проведение анализа показателей регионального развития республики Казахстан, а именно валового регионального продукта регионов, доходов и расходов населения и инвестиционной привлекательности областей.
  
  курсовая работа [48,5 K], добавлен 25.11.2010
  

• Анализ динамики и структуры валового внутреннего продукта в России

  Характеристика валового внутреннего продукта как важнейшего обобщающего показателя системы национальных счетов. Основные проблемы измерения результатов национального производства. Расчет валового внутреннего продукта по источникам доходов и расходов.
  
  курсовая работа [244,9 K], добавлен 02.06.2015
  

• Особенности управления хозяйством обособленных территорий России

  Анализ географического положения, климатических особенностей, рельефа, плотности населения Республики Алтай. Обзор административной структуры региона, основных показателей инвестиционной деятельности, объема и динамики валового регионального продукта.
  
  контрольная работа [102,8 K], добавлен 19.12.2011
  

• Анализ валового внутреннего продукта в Республике Беларусь

  Понятие валового национального продукта и его место в системе национальных счетов. Оценка составных элементов валового накопления основного капитала. Показатели уровня цен и инфляции. Использование валового внутреннего продукта в экономике по элементам.
  
  курсовая работа [254,5 K], добавлен 19.12.2014
  

• Депрессивные и слаборазвитые регионы

  Классификация регионов Российской Федерации. Анализ экономической ситуации в слаборазвитых регионах. Индекс физического объема валового регионального продукта. Анализ реальных денежных доходов. Экономические направления Ненецкого автономного округа.
  
  курсовая работа [351,8 K], добавлен 19.03.2014
  

• Определение статистических показателей вариации фирм по объему затрат на рекламу

  Расчет затрат на рекламу, объем товарооборота и прибыли для каждой группы фирм на основе дискретного и равноинтервального рядов распределения. Цепные и базисные темпы роста и прироста валового регионального продукта. Индексы цены продукта по рынкам.
  
  контрольная работа [251,6 K], добавлен 20.02.2015
  

• Исследование трендовых моделей валового внутреннего продукта в экономике Соединенных Штатов Америки

  Методы расчета валового продукта: доходный и затратный, реальный и номинальный. Трендовые модели, методы их оценки, временные ряды. Построение трендовой модели, оценка уравнения и прогнозирование объема валового внутреннего продукта на 2011 год.
  
  курсовая работа [1,6 M], добавлен 21.01.2011
  

• Система показателей национальных счетов: ВНП, ВВП, ЧНП, НД, ЛД, ЛРД

  Совокупность статистических макроэкономических показателей, характеризующих экономику страны. Понятие внутреннего валового продукта, валового национального продукта, чистого внутреннего продукта, чистого национального продукта и национального дохода.
  
  презентация [434,2 K], добавлен 10.09.2013
  

• Роль инноваций в российской промышленности

  Развитие инновационной деятельности в мировом производстве. Проблемы развития в Российской Федерации. Основные индикаторы инновационной деятельности в отраслях промышленности. Связь расходов в промышленности с ростом валового внутреннего продукта.
  
  курсовая работа [38,6 K], добавлен 11.01.2014
  

• Депрессивные и слаборазвитые регионы

  Анализ реальных денежных доходов, структуры валового регионального продукта в слаборазвитых регионах. Законодательная база по проблемным регионам. Государственная поддержка отсталых областей в России. Депрессивные регионы за рубежом и опыт их развития.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 21.02.2014
  

• Макроэкономические показатели и их роль в экономике страны

  Сущность и задачи системы национальных счетов. Методы расчета валового внутреннего продукта, валового национального продукта, личного дохода. Связь ВВП и качества жизни. Сравнительный анализ динамики макроэкономических показателей России и Китая.
  
  курсовая работа [264,2 K], добавлен 27.04.2015
  

• Источники образования валового внутреннего продукта

  Макроэкономические показатели результативности экономики Республики Беларусь. Сущность валового внутреннего продукта в системе национального счетоводства. Направления распределения и использования валового внутреннего продукта в национальной экономике.
  
  курсовая работа [68,5 K], добавлен 23.04.2014
  

• Понятие и сущность валового регионального продукта

  Экономический статус субъектов Российской Федерации. Усиление самостоятельности регионов, развитие бюджетного федерализма увеличивают значимость региональной политики. Валовой региональный продукт. Расчет региональных макроэкономических показателей.
  
  курсовая работа [148,4 K], добавлен 16.01.2010
  

• Статистический анализ структуры и динамики ВВП

  Особенности статистического анализа структуры и динамики внутреннего валового продукта (ВВП) России. Понятие ВВП, определение его места в системе национальных расчетов. Методы расчетов ВВП. Порядок влияния ВВП на основные макроэкономические показателей.
  
  курсовая работа [552,0 K], добавлен 06.02.2015
  

• Анализ возможности применения методов многомерного анализа для классификации и оценки конкурентоспособности регионов

  Развитие экономики по отраслям, комплексная экология региона. Сырьевая и ресурсная база, включая географическое положение. Динамика показателя валового регионального продукта Гомельской области. Методы многомерного шкалирования и кластерного анализа.
  
  курсовая работа [119,8 K], добавлен 21.02.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам